《Gaussian YOLOv3》論文筆記

參考代碼：Gaussian_YOLOv3 關鍵代碼解釋：Gaussian YOLOv3：一個更強的YOLOv3，現已開源！ 1. 概述 導讀：這篇文章着力於解決自動駕駛檢測任務最後結果中的假陽性檢測結果問題，文章在YOLOv3網絡的座標迴歸上引入一組高斯參用於表示座標的不確定性（目標置信度與分類置信度並不能很好表徵檢測框的置信度），並且根據這個需求重新設計網絡損失函數，從而網絡在假陽性檢測結果上有

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